Aus Satellitenaufnahmen lässt sich maschinell der ökonomische Status einer Region ablesen. Forscher um Neal Jean von der Stanford University zeigen an fünf afrikanischen Entwicklungsländern, dass es möglich ist, aus öffentlich verfügbaren Satellitenaufnahmen das Maß der Armut einer Region zu ermitteln.

Ihre Methode könne dazu beitragen, durch die zielgerichtete Verteilung von Mitteln Armut wirkungsvoller zu bekämpfen, berichten  die Wissenschaftler im Magazin "Science".

Die genaue Kenntnis ökonomischer Charakteristika eines Landes sei erforderlich für Regierungen, um knappe Ressourcen gerecht zu verteilen und letztlich die Lebensqualität der Bevölkerung zu verbessern, schreiben die Forscher. In vielen Entwicklungsländern fehlten allerdings solche Daten.

Tests in Afrika

Nach Angaben der Weltbank hätten 39 von 59 afrikanischen Ländern in den Jahren zwischen 2000 und 2010 im Schnitt gerade mal zwei Untersuchungen durchgeführt, die repräsentativ Rückschlüsse auf den ökonomischen Zustand der Nation erlaubten. In 14 dieser Länder habe es gar keine solchen Erhebungen gegeben.

Auf der Suche nach einfacheren Methoden haben Experten zunächst nächtliche Satellitenaufnahmen ausgewertet und einen Zusammenhang zwischen Lichtintensität und Armut einer Region hergestellt - basierend auf der Tatsache, dass wohlhabende Regionen am hellsten leuchten.

Die Methode liefere teils gute Ergebnisse, sei aber gerade in Regionen an und unterhalb der Armutsgrenze unzuverlässig, weil sie keine Abstufungen erlaubten - die Bilder seien dort einheitlich dunkel.

Die Forscher zogen schließlich Satellitenaufnahmen von Nigeria, Tansania, Uganda, Malawi und Ruanda heran, die tagsüber entstanden waren.

Metallene Dächer

Über Methoden des maschinellen Lernens erstellten Computerprogramme zunächst einen Zusammenhang zwischen bestimmten Merkmalen - etwa betonierten Straßen, metallenen Hausdächern oder Gewässern - und dem Grad der nächtlichen Beleuchtung. Schließlich lernte das Programm, direkt von den Merkmalen in Tagesaufnahmen ohne den Umweg über das Lichtkriterium auf den Reichtum oder die Armut einer Region zu schließen.

Mit der Methode ließen sich bis zu 75 Prozent der ökonomischen Unterschiede einer Region erkennen, berichten die Forscher. Ein Modell, das mit Aufnahmen aus einem Land "trainiert" worden sei, liefere auch für andere Länder zuverlässige Vorhersagen, betonen sie.

Die wohl unmittelbarste Anwendungsmöglichkeit der Ergebnisse liege in der kostengünstigen Erhebung nationaler Daten, kommentiert Joshua Evan Blumenstock von der University of California in Berkeley  die Studie in "Science".

Sozialhilfeprogramme könnten dann zielgerichteter als bisher Armut bekämpfen. Weitere Studien müssten aber bestätigen, dass das Verfahren funktioniere, bevor es in der Praxis zum Einsatz komme.